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如果( X , Y )满足后门准则，则在控制混杂变量集 Z 时 X 和 Y 是无混杂的。除了混杂变量外，没有必要控制其他任何变量。后门准则是找到混杂变量 Z 的集合的充分条件，但不是分析 X 对 Y 的因果效应必要条件。

如果( X , Y )满足后门准则，则在控制混杂变量集 Z 时 X 和 Y 是无混杂的。除了混杂变量外，没有必要控制其他任何变量。后门准则是找到混杂变量 Z 的集合的充分条件，但不是分析 X 对 Y 的因果效应必要条件。

当因果模型是现实的合理表示并且满足后门准则时，则对于线性关系可以将'''<font color="#ff8000"> 局部回归系数 Partial Regression Coefficients </font>'''作为'''<font color="#ff8000"> （因果）路径系数 (Causal) Path Coefficients </font>'''。

当因果模型是现实的合理表示并且满足后门准则时，则对于线性关系可以将'''<font color="#ff8000"> 偏回归系数 Partial Regression Coefficients </font>'''作为'''<font color="#ff8000"> （因果）路径系数 (Causal) Path Coefficients </font>'''。

:<math> P(Y|do(X))=\sum_z{P(Y|X,Z=z)P(Z=z)}</math>

:<math> P(Y|do(X))=\sum_z{P(Y|X,Z=z)P(Z=z)}</math>